| 基于并行禁忌神经网络和DS证据的飞机燃油系统故障诊断 |
| |
| 引用本文： | 祝加雄,贺元骅.基于并行禁忌神经网络和DS证据的飞机燃油系统故障诊断[J].计算机测量与控制,2014,22(6):1687-1689,1692. |
| |
| 作者姓名： | 祝加雄 贺元骅 |
| |
| 作者单位： | 乐山师范学院 物理与电子工程学院,四川 乐山 614004;中国民航飞行学院 航空安全保卫学院,四川 广汉 618307 |
| |
| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(61079022)。 |
| |
| 摘 要： | 飞机燃油系统是一个由许多相互联系的子系统构成的复杂总体,因而易于发生各类故障,当故障发生时会造成严重影响,为此,设计了一种基于禁忌神经网络和DS证据的飞机燃油系统故障诊断方法;首先,建立了飞机燃油系统的故障诊断模型,然后,建立了3层的BP神经网络故障诊断模型,并采用禁忌优化算法对BP神经网络进行参数优化,得到多个并行诊断的禁忌神经网络,输入样本数据对其训练并利用BP反向传播算法再次调优;最后将测试样本数据输入各禁忌神经网络,并将诊断结果作为证据采用DS证据理论进行融合,得到最终的故障诊断结果;实验结果表明:引入DS证据理论的故障诊断方法能有效克服单一故障诊断方法无法精确诊断故障的不足,诊断精度高,具有较大的优越性。
|
| 关 键 词： | 禁忌算法 飞机燃油系统 故障诊断 神经网络 DS证据 |
| 收稿时间： | 2014/3/4 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2014/4/26 0:00:00 |
Fault Diagnosis for Aircraft Fuel System Based on Parallel Tabu Neural Network and D-S Evidence Theory |
| |
| Zhu Jiaxiong and He Yuanhua.Fault Diagnosis for Aircraft Fuel System Based on Parallel Tabu Neural Network and D-S Evidence Theory[J].Computer Measurement & Control,2014,22(6):1687-1689,1692. |
| |
| Authors: | Zhu Jiaxiong and He Yuanhua |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ |
| 点击此处可从《计算机测量与控制》浏览原始摘要信息 |
|
点击此处可从《计算机测量与控制》下载全文 |
|
